آیا تا به حال با این سوال روبرو شده‌اید که چگونه می‌توانید از هوش مصنوعی برای تولید متن، ترجمه یا پاسخ به سوالات استفاده کنید؟ اگر جواب بله است، پس باید ابتدا با پاسخ به سوال مهندسی پرامپت چیست شروع کنید.

Prompt Engineering، هنر و علم طراحی پرامپت‌هایی است که هدف انسان را به طور دقیق به مدل‌های هوش مصنوعی منتقل می‌کنند. در این مقاله جامع، به بررسی مفهوم مهندسی پرامپت، نحوه استفاده از آن در هوش مصنوعی خواهیم پرداخت.

 

مهندسی پرامپت یا Prompt engineering چیست؟

پرامپت‌ها، دستورالعمل‌ها یا راهنماهایی هستند که به ربات‌های هوش مصنوعی می‌گویند چه کاری انجام دهند. می‌توانید برای آشنایی کامل با پرامپت‌ها مقاله پرامپت های هوش مصنوعی را مطالعه کنید.

مهندسی پرامپت یک حوزه نوظهور در هوش مصنوعی است که کاربردهای گسترده‌ای دارد. Prompt engineering فرآیندی است که در آن هوش مصنوعی را برای تولید خروجی‌های دلخواه راهنمایی می‌کنید.

هوش مصنوعی برای ایجاد خروجی با کیفیت بالا و مرتبط، به دستورالعمل‌های دقیق نیاز دارد. در مهندسی پرامپت، شما مناسب‌ترین قالب‌ها، عبارات، کلمات و نمادهایی را انتخاب می‌کنید که هوش مصنوعی را برای تعامل معنادارتر با کاربران راهنمایی می‌کنند.

مهندسان پرامپت از خلاقیت به‌علاوه آزمون و خطا برای ایجاد مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها و متن‌های ورودی استفاده می‌کنند. در حقیقت مهندسی پرامپت شبیه به آموزش کودک از طریق پرسش است. همانطور که یک سوال خوب می‌تواند فرآیند فکری کودک را راهنمایی کند، یک درخواست خوب می‌تواند یک مدل هوش مصنوعی را به سمت یک خروجی خاص هدایت کند.

از مهندسی پرامپت می‌توان برای بهبود عملکرد مدل های هوش مصنوعی در طیف گسترده‌ای از وظایف، از جمله تولید متن، ترجمه زبان‌ها، پاسخ به سوالات و حتی رانندگی خودکار استفاده کرد.

 

اهمیت مهندسی پرامپت در چیست؟

هر ورودی در هوش مصنوعی منجر به ایجاد خروجی مفید نمی‌شود. سیستم‌های هوش مصنوعی برای تولید پاسخ‌های دقیق و مرتبط، به حوزه و اطلاعات دقیق نیاز دارند. هنگامی که به طور سیستماتیک درخواست‌ها را طراحی می‌کنید، جواب‌های معنادار و مفیدتری دریافت می‌کنید.

در مهندسی پرامپت، درخواست‌ها به حدی اصلاح می‌شوند تا نتایج دلخواه از سیستم هوش مصنوعی به دست آید.

مهندسان پرامپت شکاف بین کاربران و هوش مصنوعی را پر می‌کنند. آن‌ها اسکریپت‌ها و قالب‌هایی را شناسایی می‌کنند که کاربران می‌توانند با اندکی تغییر و سفارشی کردن آن‌ها، بهترین نتیجه را از مدل‌های هوش مصنوعی بگیرند.

این مهندسان با انواع مختلفی از ورودی‌ها جواب‌های هوش مصنوعی را آزمایش می‌کنند تا با ایجاد یک کتابخانه به توسعه‌دهندگان برنامه کمک کنند که بتوانند از پرامپت‌ها در سناریوهای مختلف دوباره استفاده کنند. مهندسی پرامپت برنامه‌های هوش مصنوعی را کارآمدتر و موثرتر می‌کند.

به‌عنوان مثال، چت‌بات‌های هوش مصنوعی را در نظر بگیرید. مثلا اگر شخصی از تهران قصد خرید یک پیراهن را داشته باشد ممکن است یک پرامپت ناقص مانند «از کجا یک پیراهن بخریم» وارد کند. اما یک پرامپت مهندسی شده می‌گوید که به جای پرامپت ناقص قبل از پرامپت روبرو استفاده کنید: «شما دستیار فروش در یک شرکت پوشاک هستید. کاربر مستقر در تهران و ایران است، کدام فروشگاه برای خرید پیراهن به او نزدیک‌تر است.» در این صورت چت‌بات اطلاعات مرتبط و دقیق‌تری تولید می‌کند.

 

اصول مهندسی پرامپت چیست؟

اصول مهندسی پرامپت، مواردی هستند که باید در هنگام طراحی پرامپت‌ها در نظر بگیرید تا پاسخ‌های مناسبی دریافت کنید. این اصول عبارتند از:

• وضوح
• خاص بودن
• خلاقیت

در ادامه، به توضیح هر یک از این اصول می‌پردازیم:

وضوح Prompt

اولین اصل مهم در مهندسی پرامپت، وضوح آن است. پرامپت‌ها باید به اندازه کافی واضح باشند تا مدل‌های هوش مصنوعی بتوانند آن‌ها را به راحتی درک کنند.

از آنجایی که هوش مصنوعی رباتی است که بر روی داده‌های تولید‌شده توسط انسان و ماشین آموزش دیده است، توانایی درک ارتباطات را به طور کامل ندارد. هنگام وارد کردن یک پرس‌و‌جو در یک مولد هوش مصنوعی، بهتر است با زبانی خاص و ساده و بدون موارد غیرضروری پرس‌و‌جو کنید.

به‌عنوان مثال، به‌جای «نوشتن طرح کلی که شامل عنوان و مراحل بعدی است»، می‌توانید از پرامپت «یک طرح کلی برای یک پروپوزال تحقیق دانشگاهی بنویسید که شامل بخش‌هایی برای عنوان، خلاصه و مراحل بعدی است».

 

خاص بودن در پرامپت

دومین اصل مهم در مهندسی پرامپت، خاص بودن آن است. پرامپت‌ها باید خاص باشند تا مدل‌های هوش مصنوعی بتوانند پاسخ‌های دقیق‌تری ارائه دهند.

برای این کار باید اطلاعات کافی در پرامپت ارائه شود تا مدل هوش مصنوعی بتواند محدوده پاسخ‌های خود را مشخص و محدود کند.

به‌عنوان مثال، پرامپت «یک داستان در مورد یک سگ بنویسید که در یک مزرعه زندگی می‌کند»، خاص‌تر از پرامپت «یک داستان در مورد یک سگ بنویسید» است.

 

خلاقیت در Prompt Engineering

بهتر است پرامپت‌ها خلاقانه باشند تا مدل‌های هوش مصنوعی را به تولید پاسخ‌های خلاقانه‌تر تحریک کنند. می‌توانید از اصطلاحات خلاقانه یا چالش برانگیز در پرامپت استفاده کنید.

علاوه بر این سه اصل، آزمون و خطا نیز می‌توانند در مهندسی پرامپت موثر باشند. بهترین راه برای یادگیری نحوه طراحی پرامپت‌های موثر، آزمون و خطا است. باید پرامپت‌های مختلف را امتحان کرده و نتایج آن‌ها را مشاهده کنید تا پرامپت‌های موثرتری به دست آورید.

هنگامی‌که خروجی خود را در قالب و لحن مناسب شکل دادید، ممکن است بخواهید تعداد کلمات یا کاراکترها را محدود کنید. یا ممکن است بخواهید دو نسخه مجزا از طرح کلی ایجاد کنید. ژنراتور می‌تواند این کار را بر اساس خروجی‌ای که قبلا ارائه کرده است انجام دهد.

بنابراین تکرار و آزمون و خطا به دستیابی به نتایج بهتر کمک می‌کند. با رعایت اصول مهندسی پرامپت، می‌توانید پرامپت‌هایی طراحی کنید که عملکرد بهتری دارند و در زمان صرفه‌جویی کنید.

در ادامه چند نمونه از پرامپت‌های آماده و مناسب برای استفاده را مشاهده می‌کنیم.

اگر به دنبال طراحی وب سایت بدون کدنویسی هستید پس مقاله هوش مصنوعی Framer را مطالعه نمایید.

 

نمونه‌هایی از مهندسی پرامپت

در اینجا چند نمونه از Prompt engineering آورده شده است تا به شما درک بهتری از چیستی آن و چگونگی مهندسی یک پرامپت با یک مدل متن و تصویر ارائه دهد.

مهندسی پرامپت برای مدل‌های متنی مانند سایت بارد یا ChatGPT:

• تفاوت بین رزومه حرفه‌ای و رزومه اجرایی چیست؟
• یک رزومه حرفه‌ای برای یک تحلیلگر بازاریابی بنویسید که به دنبال شغل مدیر بازاریابی است.
• اکنون آن را به کمتر از 60 کلمه کاهش دهید.
• آن را با لحنی نه چندان رسمی بازنویسی کنید.

 

مهندسی پرامپت برای مدل‌های تصویری مانند DALL-E:

• یک گربه نقاشی کنید.
• نقاشی گربه‌ای که در حال تعقیب موش است را به سبک امپرسیونیستی بکشید.
• حالا فقط از رنگ‌های گرم در نقاشی استفاده کنید.

 

آینده مهندسی پرامپت چیست؟

مهندسی پرامپت در این دوره از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به تکامل خود ادامه می‌دهد. به زودی، پرامپت‌هایی وجود خواهند داشت که به ما امکان می‌دهند متن، کد و تصاویر را با هم ترکیب کنیم. مهندسان و محققان همچنین در حال تولید پیام‌های تطبیقی هستند که با توجه به زمینه موضوع تنظیم می‌شوند.

در آینده‌ای نه چندان دور، قطعا مشاغل Prompt engineering پررنگ‌تر خواهد شد. مهندسان پرامپت باید در مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)، از جمله کتابخانه‌ها و چارچوب‌ها، زبان برنامه نویسی پایتون، مدل‌های هوش مصنوعی و مشارکت در پروژه‌های منبع باز مهارت داشته باشند.

به طور معمول مهندسان پرامپت به مدرک لیسانس در علوم کامپیوتر یا یک رشته مرتبط نیاز دارند. با این حال برخی از مهندسان هستند که سابقه فنی کمتری مانند نویسندگی دارند و با مطالعه و آزمایش هوش مصنوعی تجربه کسب کرده‌اند. این شغل طی چند سال آینده مورد تقاضای بسیاری از شرکت‌های بزرگ خواهد بود.

 

سخن پایانی

در این مقاله یاد گرفتیم مهندسی پرامپت چیست و چه اهمیتی دارد. همچنین اصول Prompt Engineering را نام بردیم و چند نمونه از کاربردهای این مهارت را دیدیم.

اگر سوال یا پیشنهادی در رابطه با مهندسی Prompt داشتید حتما در کامنت‌ها برایمان بنویسید. راستی به نظر شما مشاعل مهندسی پرامپت در ایران هم مورد تقاضا هست؟